TY - THES A1 - Hoepner, Benjamin T1 - Entwurf und Implementierung einer Applikation zur Visualisierung von Lernvorgängen bei selbstorganisierenden Karten T1 - Design and implementation of an application visualizing learning processes of self-organizing maps N2 - Selbstorganisierende Karten stellen eine besondere Form von künstlichen neuronalen Netzen dar, die sich unüberwacht trainieren lassen. Ziel der Arbeit ist die Konzeption und Implementierung einer Anwendung zum Training von selbstorganisierenden Karten. Schwerpunkt ist hierbei die Darstellung des Lernverlaufs und die Visualisierung der Karte. Ausgangspunkt der Arbeit sei die vorhandene Applikation SOMARFF [Sch06], die in ihrem Funktionsumfang zu analysieren ist. Die neue Applikation soll den bestehenden Funktionsumfang in den Bereichen Datenvorverarbeitung, Training und Visualisierungen übernehmen und weitere Visualisierungen, wie „P-Matrix“ oder „Karte im Eingaberaum“ enthalten. Zusätzlich soll der Quantisierungsfehler geeignet dargestellt werden. Wesentliche Eigenschaften selbstorganisierender Karten sollen abstrahiert und austauschbar gestaltet werden, um es zu ermöglichen, neue Topologien, Distanzmetriken, Datenquellen und Nachbarschaftsfunktionen zu integrieren. Besonderer Wert wird dabei auf dieWiederverwendbarkeit von Modulen und Erweiterbarkeit durch neue Module gelegt. Bestandteil der Arbeit ist weiterhin eine aussagekräftige Dokumentation des Systems für Entwickler, eine Nutzeranleitung und der Nachweis der Funktionsfähigkeit des Programms durch geeignete Experimente. Diplomarbeit Abgabe: 26.07.2007 Kolloqium: 31.08.2007 Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. Jochen Heinsohn N2 - This work copes with the training of Self-Organizing Maps (SOM), a special type of artificial neural networks. The theoretical part describes these neural networks and their learning paradigms in general and afterwards handles the SOM and their features in detail. An application is designed to visualize the learning processes of SOM. For that cause the application SOMARFF developed by Sven Schröder is analyzed and its reusability is discussed. In the practical part of the work the application is implemented and documented. It’s features shall include the functionality of Schröder’s SOMARFF concerning data preparation, training, and visualization. New visualizations shall be added, such as “P-matrix” and “matrix in input space”. The quantization error shall be displayed as well. Many features of SOM will be abstracted and made interchangeable to develop new topologies, distance metrics, data sources, and neighbourhood functions. The application shall be reusable and easily extendable, so a complex plug-in management system will be implemented. Y1 - 2007 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-fhbrb/frontdoor/index/index/docId/16 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:522-opus-376 ER -